Neuronal connectivity determines brain function. Therefore, understanding the full map of brain connectivity with functional annotations is one of the most desirable but challenging tasks in science. Current methods to achieve this goal are limited by the resolution of imaging tools and the field of view. Macroscale imaging tools (e.g., magnetic resonance imaging, diffusion tensor images, and positron emission tomography) are suitable for large-volume analysis, and the resolution of these methodologies is being improved by developing hardware and software systems. Microscale tools (e.g., serial electron microscopy and array tomography), on the other hand, are evolving to efficiently stack small volumes to expand the dimension of analysis. The advent of mesoscale tools (e.g., tissue clearing and single plane ilumination microscopy super-resolution imaging) has greatly contributed to filling in the gaps between macroscale and microscale data. To achieve anatomical maps with gene expression and neural connection tags as multimodal information hubs, much work on information analysis and processing is yet required. Once images are obtained, digitized, and cumulated, these large amounts of information should be analyzed with information processing tools. With this in mind, post-imaging processing with the aid of many advanced information processing tools (e.g., artificial intelligence-based image processing) is set to explode in the near future, and with that, anatomic problems will be transformed into informatics problems.
하이오더 신경망에 대한 필요성과 유용성에 대해서는 신경망 연구의 초기부터 잘 알려져 있다. 그러나 오더가 늘어남에 따라 항의 수가 급격히 증가하는 문제로 인하여 이러한 망을 설계하고 학습하는데 많은 어려움이 있었다. 본 논문에서는 문제에 적합한 하이오더 신경망 모델을 효율적으로 구성하기 위한 진화적 학습 방법을 제시한다. 이 방법에서는 시그마유닛과 파이유닛을 융합한 신경트리 표현을 사용한다. 또한 MDL기반의 적합도 분류 및 예측 문제에 있어서 제시된 방법의 유용성을 검증한다.
Large-area graphene films produced by means of chemical vapor deposition (CVD) are polycrystalline and thus contain numerous grain boundaries that can greatly degrade their performance and produce inhomogeneous properties. A better grain boundary engineering in CVD graphene is essential to realize the full potential of graphene in large-scale applications. Here, we report a defect-selective atomic layer deposition (ALD) for stitching grain boundaries of CVD graphene with ZnO so as to increase the connectivity between grains. In the present ALD process, ZnO with hexagonal wurtzite structure was selectively grown mainly on the defect-rich grain boundaries to produce ZnO-stitched CVD graphene with well-connected grains. For the CVD graphene film after ZnO stitching, the inter-grain mobility is notably improved with only a little change in free carrier density. We also demonstrate how ZnO-stitched CVD graphene can be successfully integrated into wafer-scale arrays of top-gated field effect transistors on 4-inch Si and polymer substrates, revealing remarkable device-to-device uniformity.
The spectrum of the Laplacian matrix of a graph gives an information of the structure of the graph. For example, the product of non-zero eigenvalues of the characteristic polynomial of the Laplacian matrix of a graph with n vertices is n times of the number of spanning trees of that graph. The characteristic polynomial of the Laplacian matrix of a graph tells us the number of spanning trees and the connectivity of given graph. in this paper, we compute the characteristic polynomial of the Laplacian matrix of a graph bundle when its voltage lie in an abelian subgroup of the full automorphism group of the fibre; in particular, the automorphism group of the fibre is abelian. Also we study a relation between the characteristic polynomial of the Laplacian matrix of a graph G and that of the Laplacian matrix of a graph bundle over G. Some applications are also discussed.
This paper presents an efficient reanalysis algorithm, named PRAS (Partial Reanalysis algorithm using Adaptable Substructuring), for the partially changed structures. The algorithm recalculates directly any displacement or member force under consideration in real time without a full reanalysis in spite of local changes in member stiffness or connectivity. The key procedures consists of 1) partitioning the whole structure into the changed part and the unchanged part, 2) condensing the internal degrees of freedom and forming the unchanged part substructure, 3) assembling and solving the new stiffness matrix from the unchanged part substructure and the changed members.
IP-based mobile communication system is one of the key research items in the mobile networks for a long time. But, due to some technical issues and no need of markets, it is still not full-fledged. Recently, CDMA and WCDMA service providers want to introduce IP-based network connectivity. Even though their efforts, the main network intra-structure depends on ATM or HDLC technology. This article describes a good example of commercialization of IP-based mobile communication systems. Our research is not experimental system but a in-service system - replacing the existing equipments with new IP-based systems. In this paper, we introduce IP related technologies used in our research such as IP-based ATCA(Advanced Telecommunications Computing Architecture) platform, HA(High Availability) redundancy, IP multicast, network redundancy techniques, multi-link bundling and IP header compression. These are already well-known to internet domain. We mix them with mobile communication systems concretely.
모니터링 시스템은 특정 영역에서 발생하는 사건을 신속히 보고하여 적절한 대응을 할 수 있도록 해주는 시스템을 말한다. 로봇화된 산업 생산라인의 공정 모니터링에서부터 산불감지, 침입탐지, 스마트그리드, 환경오염 경보에 이르기 까지 다양한 산업군에서 널리 사용되고 있으며 무선통신의 발달과 저가의 센서를 활용가능하게 되면서 센서네트워크로 대표되는 지능형 또는 스마트 모니터링 시스템으로 발전하게 되었다. 모니터링 시스템의 목적이 다양하고 구축비용, 구성 방식, 구축 후 효과 등 많은 부분이 센서 또는 모니터링 디바이스가 설치된 장소에 영향을 받게 되지만 제한된 방식에 대해서만 배치 기법에 대해 관심을 받아 왔다. 모니터링 시스템의 종류에 따라 활용할 수 있는 다양한 방식의 배치 기법을 소개하고 배치 시의 성능을 객관적으로 비교할 수 있는 성능척도들 또한 소개하여 기존의 모니터링 시스템을 평가하고 개선할 수 있는 지점을 확인가능하게 하며 모니터링 시스템 설계 시에도 활용가능하다. 성능 척도는 배치과정에서의 효율성과 배치된 이후의 모니터링 시스템의 유용성을 평가할 수 있어야 한다. 배치과정에서의 효율성은 배치에 소요된 시간, 에너지 소모량, 비용, 안전성, 센서노드 손상율, 확장성(Scalability) 등이며 배치 이후의 모니터링 시스템의 유용성은 목표지역(ROI) 커버리지(Coverage), 연결성(Connectivity), 균일도(Uniformity), 목표 밀도(target density) 유사성, 단위기간 에너지 소모율 등이다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환 기반의 스케일러블 비디오 부호화의 핵심 요소인 움직임 보상 시간적 필터링 (motion compensated temporal filtering; MCTF)의 성능향상을 위한 효과적인 움직임 예측 기법을 제안한다. MCTF의 성능향상과 밀접한 관련이 있는 픽셀 연결성을 개선하기 위하여 변형 중간값 연산 및 주변 블록의 움직임 벡터를 이용한 움직임 예측 방법으로 움직임 벡터 필드를 평탄화한다. 또한 영상의 복잡도 등의 특성에 따라 가변 블록크기로 움직임 예측을 수행하여 움직임 벡터 필드의 상관도를 더욱 향상시킨다. 제안하는 방법은 시간적 필터링 과정에서 고주파 프레임으로 분해되는 에너지를 줄여 MCTF 및 전체 스케일러블 부호기의 성능을 향상시킨다. 실험결과 기존의 고정 블록크기 전역탐색 방법과 비교하여 제안하는 방법이 시간적 고주파 부대역 프레임에 포함된 에너지를 최대 30.33%까지 감소시키는 것을 확인하였다.
Zhu, Yanmin;Xue, Cuiyao;Cai, Haibin;Yu, Jiadi;Ni, Lei;Li, Minglu;Li, Bo
Journal of Communications and Networks
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제16권3호
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pp.335-343
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2014
This paper considers the crucial problem of deploying wireless relays for achieving a connected wireless sensor network in indoor environments, an important aspect related to the management of the sensor network. Several algorithms have been proposed for ensuring full sensing coverage and network connectivity. These algorithms are not applicable to indoor environments because of the complexity of indoor environments, in which a radio signal can be dramatically degraded by obstacles such as walls. We first prove theoretically that the indoor relay placement problem is NP-hard. We then predict the radio coverage of a given relay deployment in indoor environments. We consider two practical scenarios; wire-connected relays and radio-connected relays. For the network with wire-connected relays, we propose an efficient greedy algorithm to compute the deployment locations of relays for achieving the required coverage percentage. This algorithm is proved to provide a $H_n$ factor approximation to the theoretical optimum, where $H_n=1+{\frac{1}{2}}+{\cdots}+{\frac{1}{n}}={\ln}(n)+1$, and n is the number of all grid points. In the network with radio-connected relays, relays have to be connected in an ad hoc mode. We then propose an algorithm based on the previous algorithm for ensuring the connectivity of relays. Experimental results demonstrate that the proposed algorithms achieve better performance than baseline algorithms.
DDoS 공격은 외부의 공격자가 일반 사용자들의 PC를 감염시킨 후 감염된 PC에서 특정 웹 사이트나 서버에 대량의 트래픽을 전송하여 리소스를 고갈시키거나 네트워크 대역폭을 점유함으로써 서비스를 마비시키는 공격으로, 완벽하게 막는 것이 대단히 어렵다. IDS(Intrusion Detection System:침입 탐지 시스템), IPS(Intrusion Prevention System:침입 방지 시스템), ITS(Intrusion Tolerance System), FW(Firewall) 또는 DDoS 전용 보안 장비 등을 이용하여 DDoS 공격을 막아내거나, 감내하려고 한다. 여러 종류의 보안 장비 비용 문제가 발생하기도 하고, 각 시스템 간의 연계성을 고려하지 않은 설치로 제 기능을 발휘하지 못하기도 한다. 본 논문에서는 DDoS 공격에 대한 보안 장비의 효과적인 연계와 대응 방법론을 제시한다. 설계된 방법론을 적용할 경우 기존의 네트워크 구조상에서보다 DDoS 공격에 대한 차단 및 감내 효율이 실험을 통해 입증되었다. 따라서 차별화된 DDoS 공격을 대응 및 감내하는 관제 방안을 본 연구를 통해 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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